An In-Depth Analysis of Gun Violence in America

Will M, Zichao L, Ethan B

Part 1: Introduction

Gun violence has become a significant problem in America today. We are constantly reminded by news reports and social media that gun violence is a part of our lives - as a result, our lives are being disrupted by this threat. Schools are enforcing shooting drills, products like bulletproof vests are becoming ever more common, and our politics are being divided over what the right thing to do is.

In 2020, gun violence was the most common cause of death among people younger than 19. Between 1968 and 2011, an estimated 1.4 million Americans died from gun violence. The gun-related homicide rate in the United States is 25 times higher than in other developed countries. Because of these statistics, it makes sense that the general public be informed about this issue.

In this tutorial, we will do an in-depth analysis of the history, causes and effects of gun violence. The data we will be using can be found <a id = "https://github.com/jamesqo/gun-violence-data"here>. The ultimate goal is to understand the factors that contribute the most to gun violence.

Part 2: Data

We will start by importing the necesary packages.

import pandas as pd
import numpy as np

The first thing we need to do is to read in our data. This can be done with pandas, and here is the result:

data = pd.read_csv("stage3.csv")
data.head()

	incident_id	date	state	city_or_county	address	n_killed	n_injured	incident_url	source_url	incident_url_fields_missing	...	participant_age	participant_age_group	participant_gender	participant_name	participant_relationship	participant_status	participant_type	sources	state_house_district	state_senate_district
0	461105	2013-01-01	Pennsylvania	Mckeesport	1506 Versailles Avenue and Coursin Street	0	4	http://www.gunviolencearchive.org/incident/461105	http://www.post-gazette.com/local/south/2013/0...	False	...	0::20	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Male||1::Male||3::Male||4::Female	0::Julian Sims	NaN	0::Arrested||1::Injured||2::Injured||3::Injure...	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Victim||4:...	http://pittsburgh.cbslocal.com/2013/01/01/4-pe...	NaN	NaN
1	460726	2013-01-01	California	Hawthorne	13500 block of Cerise Avenue	1	3	http://www.gunviolencearchive.org/incident/460726	http://www.dailybulletin.com/article/zz/201301...	False	...	0::20	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Male	0::Bernard Gillis	NaN	0::Killed||1::Injured||2::Injured||3::Injured	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Victim||4:...	http://losangeles.cbslocal.com/2013/01/01/man-...	62.0	35.0
2	478855	2013-01-01	Ohio	Lorain	1776 East 28th Street	1	3	http://www.gunviolencearchive.org/incident/478855	http://chronicle.northcoastnow.com/2013/02/14/...	False	...	0::25||1::31||2::33||3::34||4::33	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Male||1::Male||2::Male||3::Male||4::Male	0::Damien Bell||1::Desmen Noble||2::Herman Sea...	NaN	0::Injured, Unharmed, Arrested||1::Unharmed, A...	0::Subject-Suspect||1::Subject-Suspect||2::Vic...	http://www.morningjournal.com/general-news/201...	56.0	13.0
3	478925	2013-01-05	Colorado	Aurora	16000 block of East Ithaca Place	4	0	http://www.gunviolencearchive.org/incident/478925	http://www.dailydemocrat.com/20130106/aurora-s...	False	...	0::29||1::33||2::56||3::33	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Female||1::Male||2::Male||3::Male	0::Stacie Philbrook||1::Christopher Ratliffe||...	NaN	0::Killed||1::Killed||2::Killed||3::Killed	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Subject-Su...	http://denver.cbslocal.com/2013/01/06/officer-...	40.0	28.0
4	478959	2013-01-07	North Carolina	Greensboro	307 Mourning Dove Terrace	2	2	http://www.gunviolencearchive.org/incident/478959	http://www.journalnow.com/news/local/article_d...	False	...	0::18||1::46||2::14||3::47	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Teen 12-17||3::...	0::Female||1::Male||2::Male||3::Female	0::Danielle Imani Jameison||1::Maurice Eugene ...	3::Family	0::Injured||1::Injured||2::Killed||3::Killed	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Subject-Su...	http://myfox8.com/2013/01/08/update-mother-sho...	62.0	27.0

5 rows × 29 columns

This table is rather big, so we will need to do some cleaning and tidying before we can start our analysis.

Firstly, we won't need all the data in this table. According to the dataset, some of the columns are not required - and thus, may contain NaN values. We don't want this as it will make our analysis more difficult than it needs to be. Out of the 29 columns, only 9 are required. That being said, we don't want to remove all of these unreqired columns, as some also contain value information we will need. The columns we will be removing are those that are not required and necesary for this analysis.

The following columns will be removed:

• source_url
• congressional_district
• location_description
• notes
• participant_name
• sources
• state_house_district
• state_senate_district

Here is the result:

columns_to_remove = [
    "source_url",
    "congressional_district",
    "location_description",
    "notes",
    "participant_name",
    "sources",
    "state_house_district",
    "state_senate_district",
]
data = data.drop(columns = columns_to_remove)
data.head()

	incident_id	date	state	city_or_county	address	n_killed	n_injured	incident_url	incident_url_fields_missing	gun_stolen	...	incident_characteristics	latitude	longitude	n_guns_involved	participant_age	participant_age_group	participant_gender	participant_relationship	participant_status	participant_type
0	461105	2013-01-01	Pennsylvania	Mckeesport	1506 Versailles Avenue and Coursin Street	0	4	http://www.gunviolencearchive.org/incident/461105	False	NaN	...	Shot - Wounded/Injured||Mass Shooting (4+ vict...	40.3467	-79.8559	NaN	0::20	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Male||1::Male||3::Male||4::Female	NaN	0::Arrested||1::Injured||2::Injured||3::Injure...	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Victim||4:...
1	460726	2013-01-01	California	Hawthorne	13500 block of Cerise Avenue	1	3	http://www.gunviolencearchive.org/incident/460726	False	NaN	...	Shot - Wounded/Injured||Shot - Dead (murder, a...	33.9090	-118.3330	NaN	0::20	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Male	NaN	0::Killed||1::Injured||2::Injured||3::Injured	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Victim||4:...
2	478855	2013-01-01	Ohio	Lorain	1776 East 28th Street	1	3	http://www.gunviolencearchive.org/incident/478855	False	0::Unknown||1::Unknown	...	Shot - Wounded/Injured||Shot - Dead (murder, a...	41.4455	-82.1377	2.0	0::25||1::31||2::33||3::34||4::33	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Male||1::Male||2::Male||3::Male||4::Male	NaN	0::Injured, Unharmed, Arrested||1::Unharmed, A...	0::Subject-Suspect||1::Subject-Suspect||2::Vic...
3	478925	2013-01-05	Colorado	Aurora	16000 block of East Ithaca Place	4	0	http://www.gunviolencearchive.org/incident/478925	False	NaN	...	Shot - Dead (murder, accidental, suicide)||Off...	39.6518	-104.8020	NaN	0::29||1::33||2::56||3::33	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Female||1::Male||2::Male||3::Male	NaN	0::Killed||1::Killed||2::Killed||3::Killed	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Subject-Su...
4	478959	2013-01-07	North Carolina	Greensboro	307 Mourning Dove Terrace	2	2	http://www.gunviolencearchive.org/incident/478959	False	0::Unknown||1::Unknown	...	Shot - Wounded/Injured||Shot - Dead (murder, a...	36.1140	-79.9569	2.0	0::18||1::46||2::14||3::47	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Teen 12-17||3::...	0::Female||1::Male||2::Male||3::Female	3::Family	0::Injured||1::Injured||2::Killed||3::Killed	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Subject-Su...

5 rows × 21 columns

Secondly, we need to remove columns that were well-formed but are either unncecsary or contain sensitive information, like an address. We want this analysis to remain as anonymous as possible, and we want to respect those who were affected by these incidents.

We will handle NaN values on a per-situation basis. Pandas allows us to deal with these situations by offering functions like isnull() which checks if a row of data contains any NaNs. With this, we can continue our analysis without much trouble.

Here is the final result, and the data we will be using in the rest of the analysis:

labels = ["address", "incident_url", "incident_url_fields_missing"]
data = data.drop(columns = labels)
data.head()

	incident_id	date	state	city_or_county	n_killed	n_injured	gun_stolen	gun_type	incident_characteristics	latitude	longitude	n_guns_involved	participant_age	participant_age_group	participant_gender	participant_relationship	participant_status	participant_type
0	461105	2013-01-01	Pennsylvania	Mckeesport	0	4	NaN	NaN	Shot - Wounded/Injured||Mass Shooting (4+ vict...	40.3467	-79.8559	NaN	0::20	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Male||1::Male||3::Male||4::Female	NaN	0::Arrested||1::Injured||2::Injured||3::Injure...	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Victim||4:...
1	460726	2013-01-01	California	Hawthorne	1	3	NaN	NaN	Shot - Wounded/Injured||Shot - Dead (murder, a...	33.9090	-118.3330	NaN	0::20	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Male	NaN	0::Killed||1::Injured||2::Injured||3::Injured	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Victim||4:...
2	478855	2013-01-01	Ohio	Lorain	1	3	0::Unknown||1::Unknown	0::Unknown||1::Unknown	Shot - Wounded/Injured||Shot - Dead (murder, a...	41.4455	-82.1377	2.0	0::25||1::31||2::33||3::34||4::33	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Male||1::Male||2::Male||3::Male||4::Male	NaN	0::Injured, Unharmed, Arrested||1::Unharmed, A...	0::Subject-Suspect||1::Subject-Suspect||2::Vic...
3	478925	2013-01-05	Colorado	Aurora	4	0	NaN	NaN	Shot - Dead (murder, accidental, suicide)||Off...	39.6518	-104.8020	NaN	0::29||1::33||2::56||3::33	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Female||1::Male||2::Male||3::Male	NaN	0::Killed||1::Killed||2::Killed||3::Killed	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Subject-Su...
4	478959	2013-01-07	North Carolina	Greensboro	2	2	0::Unknown||1::Unknown	0::Handgun||1::Handgun	Shot - Wounded/Injured||Shot - Dead (murder, a...	36.1140	-79.9569	2.0	0::18||1::46||2::14||3::47	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Teen 12-17||3::...	0::Female||1::Male||2::Male||3::Female	3::Family	0::Injured||1::Injured||2::Killed||3::Killed	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Subject-Su...

Now that our data has been cleaned up, it's time to explain what we are looking at. This dataset tracked every since recorded incident of gun violence between early 2013 and early 2018 in the United States. It contains all the critical information we need to understand each incident that occured, such as where and when it happened, who was involved, and what the outcome was. Below is a summary of each column and what it tells us about the incident.

• date: when the incident occured
• state: what state the incident occured in
• city_or_county: what city or county the incident occured in
• n_killed: how many people were killed in the incident
• n_injured: how many people were injured in the incident
• gun_stolen: whether or not the gun/guns used were stolen
• gun_type: what type of gun/guns were used
• incident_characteristics: specific details about the incident
• latitude: geographic latitude of the incident
• longitude: geographic longitude of the incident
• n_guns_involved: how many guns involved in the incident
• participant_age: a breakdown of each participant's age
• participant_age_group: a breakdown of each participant's age group
• participant_gender: a breakdown of each participant's gender
• participant_relationship: a breakdown of each participant's relationship to other participants
• participant_status: a breakdown of the outcome of each participant
• participant_type: a breakdown of each participant's role in the incident

Graphs

To begin our analysis, we want to get a good understanding of the data.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

frequencies = {}
for index, row in data.iterrows():
    if row["n_killed"] not in frequencies:
        frequencies[row["n_killed"]] = 1
    else:
        frequencies[row["n_killed"]] += 1
for i in range(4):
    frequencies.pop(i, None)

plt.bar(frequencies.keys(), frequencies.values())
plt.xlim([0, 27])
plt.xlabel("Number of Fatalities")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Distribution of Fatalities in Mass Shootings")
plt.show()

gun_types = {
    "Handgun" : 0,
    "Rifle" : 0,
    "Shotgun" : 0
}
for index, row in data.iterrows():
    if not pd.isnull(row["gun_type"]):
        gun_types["Handgun"] += row["gun_type"].count("Handgun")
        gun_types["Rifle"] += row["gun_type"].count("Rifle")
        gun_types["Shotgun"] += row["gun_type"].count("Shotgun")

plt.bar(gun_types.keys(), gun_types.values())
plt.xlabel("Gun Type")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Frequency of Different Gun Types Used in Shootings")
plt.show()

def mean_age_of_participants(row):
    if pd.isnull(row):
        return "Invalid"
    a = {
        k : 0 for k in range(15, 75)
    }
    for age in a.keys():
        count = row.count(str(age))
        a[age] += count
    sum_of_ages = sum()
    if sum(list(a.values())) == 0:
        return "Invalid"
    else:
        return float(sum(list(a.values()))) / float(len(list(a.values())))
s = []
for index, row in data.iterrows():
    [mean_age, mean_lethality] = mean_age_of_participants(row["participant_age"]), (row["n_killed"] + row["n_injured"])
    s.append([mean_age, mean_lethality])

s

[[0.016666666666666666, 4],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.05, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.05, 5],
 ['Invalid', 5],
 ['Invalid', 4],
 [0.016666666666666666, 7],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.016666666666666666, 5],
 ['Invalid', 5],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.016666666666666666, 5],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.11666666666666667, 4],
 [0.016666666666666666, 5],
 [0.03333333333333333, 5],
 [0.06666666666666667, 5],
 [0.06666666666666667, 7],
 [0.08333333333333333, 4],
 ['Invalid', 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.016666666666666666, 8],
 [0.1, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.05, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.08333333333333333, 13],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.11666666666666667, 8],
 ['Invalid', 4],
 ['Invalid', 7],
 [0.03333333333333333, 5],
 ['Invalid', 5],
 [0.11666666666666667, 7],
 [0.05, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.11666666666666667, 5],
 [0.06666666666666667, 5],
 [0.03333333333333333, 5],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 ['Invalid', 4],
 [0.11666666666666667, 6],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.1, 5],
 [0.05, 7],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.03333333333333333, 4],
 ['Invalid', 5],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.1, 4],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.06666666666666667, 5],
 [0.016666666666666666, 4],
 ['Invalid', 5],
 ['Invalid', 4],
 ['Invalid', 4],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.06666666666666667, 4],
 ['Invalid', 4],
 [0.016666666666666666, 5],
 [0.1, 19],
 ['Invalid', 4],
 [0.016666666666666666, 2],
 [0.1, 5],
 [0.05, 4],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.03333333333333333, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.05, 4],
 [0.05, 4],
 [0.05, 4],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.1, 5],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.05, 4],
 ['Invalid', 4],
 ['Invalid', 4],
 ['Invalid', 4],
 ['Invalid', 4],
 ['Invalid', 7],
 ['Invalid', 7],
 [0.11666666666666667, 7],
 ['Invalid', 4],
 [0.08333333333333333, 6],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.1, 5],
 [0.13333333333333333, 4],
 [0.05, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.1, 6],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.016666666666666666, 5],
 [0.03333333333333333, 4],
 [0.05, 5],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.03333333333333333, 9],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.016666666666666666, 5],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.1, 4],
 [0.1, 6],
 [0.08333333333333333, 4],
 ['Invalid', 9],
 ['Invalid', 4],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.05, 4],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.05, 4],
 [0.1, 7],
 [0.05, 4],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.1, 5],
 ['Invalid', 4],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.05, 4],
 [0.05, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.05, 4],
 [0.08333333333333333, 4],
 ['Invalid', 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.016666666666666666, 5],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.05, 4],
 ['Invalid', 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.1, 5],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 ['Invalid', 4],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.1, 7],
 ['Invalid', 4],
 [0.05, 4],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.016666666666666666, 5],
 [0.06666666666666667, 7],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.06666666666666667, 7],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.1, 8],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 ['Invalid', 4],
 [0.016666666666666666, 5],
 ['Invalid', 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 4],
 ['Invalid', 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.13333333333333333, 5],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.016666666666666666, 5],
 [0.05, 4],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.05, 4],
 [0.03333333333333333, 4],
 [0.06666666666666667, 5],
 [0.03333333333333333, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.03333333333333333, 6],
 [0.13333333333333333, 5],
 ['Invalid', 4],
 [0.1, 4],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.016666666666666666, 4],
 ['Invalid', 5],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.1, 6],
 [0.23333333333333334, 14],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.08333333333333333, 4],
 ['Invalid', 4],
 ['Invalid', 5],
 [0.016666666666666666, 5],
 [0.4, 12],
 [0.03333333333333333, 4],
 [0.03333333333333333, 5],
 ['Invalid', 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.08333333333333333, 6],
 [0.11666666666666667, 7],
 [0.11666666666666667, 6],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.05, 4],
 [0.016666666666666666, 2],
 [0.016666666666666666, 13],
 ['Invalid', 4],
 ['Invalid', 4],
 [0.1, 6],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.03333333333333333, 5],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 8],
 ['Invalid', 4],
 [0.05, 4],
 [0.03333333333333333, 7],
 [0.11666666666666667, 6],
 ['Invalid', 4],
 [0.08333333333333333, 5],
 ['Invalid', 4],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.016666666666666666, 7],
 [0.06666666666666667, 5],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.016666666666666666, 5],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.03333333333333333, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.05, 10],
 [0.11666666666666667, 18],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.15, 4],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.06666666666666667, 5],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.11666666666666667, 7],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.016666666666666666, 4],
 ['Invalid', 4],
 ['Invalid', 5],
 [0.05, 4],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.016666666666666666, 5],
 ['Invalid', 4],
 [0.016666666666666666, 5],
 ['Invalid', 4],
 [0.03333333333333333, 4],
 [0.03333333333333333, 4],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.08333333333333333, 5],
 [0.1, 6],
 [0.05, 8],
 [0.15, 8],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.08333333333333333, 4],
 [0.1, 6],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.05, 2],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.06666666666666667, 3],
 ['Invalid', 1],
 [0.06666666666666667, 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.05, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 3],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.05, 3],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.05, 2],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 2],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 2],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 4],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 2],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 2],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 2],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.03333333333333333, 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 4],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 2],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.06666666666666667, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 3],
 [0.05, 3],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.06666666666666667, 4],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.05, 2],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 2],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 2],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.05, 2],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 2],
 [0.03333333333333333, 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 3],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 3],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.05, 2],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 2],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.06666666666666667, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.06666666666666667, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 3],
 ['Invalid', 2],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.06666666666666667, 0],
 [0.05, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 2],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.05, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.08333333333333333, 4],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.03333333333333333, 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 2],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.1, 2],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.06666666666666667, 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 2],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.03333333333333333, 2],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.05, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 3],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.06666666666666667, 2],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 2],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 2],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.03333333333333333, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 2],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 2],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.06666666666666667, 4],
 [0.06666666666666667, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.06666666666666667, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 2],
 [0.016666666666666666, 2],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 4],
 [0.08333333333333333, 0],
 [0.05, 2],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.03333333333333333, 0],
 ['Invalid', 2],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.05, 3],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.05, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.05, 3],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 2],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.08333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.05, 3],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 ['Invalid', 2],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.08333333333333333, 1],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 3],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.06666666666666667, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 2],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.05, 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.05, 3],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.06666666666666667, 4],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 2],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.03333333333333333, 2],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 3],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 2],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.05, 3],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 4],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.03333333333333333, 0],
 [0.03333333333333333, 0],
 [0.016666666666666666, 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 0],
 ['Invalid', 1],
 [0.016666666666666666, 0],
 [0.016666666666666666, 2],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 ['Invalid', 0],
 [0.016666666666666666, 1],
 ['Invalid', 1],
 [0.03333333333333333, 1],
 ...]

Maps

One good way to view this data set is by generating a map. To do this first we get a geojson file containing the relevant infomation for each state. Then we count all entries by state and add it. This way we can graph both together.

# Getting GeoJson of US states from the folium and saving as geopandas(so we can add GeoJson tooltips)
# Source: https://raw.githubusercontent.com/python-visualization/folium/master/examples/data/us-states.json
import geopandas as gpd

state_geo = gpd.read_file("data/us-states.json")

# Summing up incidents per state
incident_count = data["state"].value_counts().reset_index()
incident_count.columns = ["name", "count"]
# Then merging since folium only does one data source for GeoJson
state_geo_count = state_geo.merge(incident_count, on = "name")

Now that we have a valid dataframe we need to create our maps.

from folium import Map, Choropleth
from folium.features import GeoJson, GeoJsonTooltip

total_shootings_by_state_map = Map(location = [43, -102], zoom_start = 4)

Choropleth(
    geo_data = state_geo,
    data = incident_count,
    bins = 9,
    columns = ["name", "count"],
    key_on = "feature.properties.name",
    legend_name = "Total shootings in state from 2013-2018",
    fill_color = "YlOrRd",
    fill_opacity = 0.7,
    line_opacity = 0.5,
    reset = True,
).add_to(total_shootings_by_state_map)

<folium.features.Choropleth at 0x7f9790876f40>

That last cell made a map, then created a choropleth layer using the state geojson and counts.

style = lambda x: {
    "fillColor": "#ffffff",
    "color": "#000000",
    "fillOpacity": 0.1,
    "weight": 0.1,
}

highlight = lambda x: {
    "fillColor": "#000000",
    "color": "#000000",
    "fillOpacity": 0.30,
    "weight": 0.1,
}

gjson = GeoJson(
    data = state_geo_count,
    style_function = style,
    highlight_function = highlight,
    control = False,
    tooltip = GeoJsonTooltip(
        fields = ["name", "count"],
        aliases = ["State", "Shootings"],
    ),
)
total_shootings_by_state_map.add_child(gjson)
total_shootings_by_state_map.keep_in_front(gjson)

We create 3 things in this. First we create a highlight and style function, which just specify the colors and opacity for their namesake. Then the geojson object, which applies the functions and creates a tooltip (or popup) with the relevant info when you hover over a state.

# Showing the map
total_shootings_by_state_map

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Next we will make a time based heatmap to show how shooting locations have changed over time. To preprocess we will make a copy of dataframe, cut dates down to yyyy-mm format, then drop na columns in required fields.

heatmap_df = data.copy()
heatmap_df["date"] = heatmap_df.apply(lambda row: row["date"][:7], axis = 1).sort_values(
    ascending=True
)
heatmap_df = heatmap_df.dropna(subset = ["latitude", "longitude"])
heatmap_df.head()

	incident_id	date	state	city_or_county	n_killed	n_injured	gun_stolen	gun_type	incident_characteristics	latitude	longitude	n_guns_involved	participant_age	participant_age_group	participant_gender	participant_relationship	participant_status	participant_type
0	461105	2013-01	Pennsylvania	Mckeesport	0	4	NaN	NaN	Shot - Wounded/Injured||Mass Shooting (4+ vict...	40.3467	-79.8559	NaN	0::20	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Male||1::Male||3::Male||4::Female	NaN	0::Arrested||1::Injured||2::Injured||3::Injure...	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Victim||4:...
1	460726	2013-01	California	Hawthorne	1	3	NaN	NaN	Shot - Wounded/Injured||Shot - Dead (murder, a...	33.9090	-118.3330	NaN	0::20	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Male	NaN	0::Killed||1::Injured||2::Injured||3::Injured	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Victim||4:...
2	478855	2013-01	Ohio	Lorain	1	3	0::Unknown||1::Unknown	0::Unknown||1::Unknown	Shot - Wounded/Injured||Shot - Dead (murder, a...	41.4455	-82.1377	2.0	0::25||1::31||2::33||3::34||4::33	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Male||1::Male||2::Male||3::Male||4::Male	NaN	0::Injured, Unharmed, Arrested||1::Unharmed, A...	0::Subject-Suspect||1::Subject-Suspect||2::Vic...
3	478925	2013-01	Colorado	Aurora	4	0	NaN	NaN	Shot - Dead (murder, accidental, suicide)||Off...	39.6518	-104.8020	NaN	0::29||1::33||2::56||3::33	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Adult 18+||3::A...	0::Female||1::Male||2::Male||3::Male	NaN	0::Killed||1::Killed||2::Killed||3::Killed	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Subject-Su...
4	478959	2013-01	North Carolina	Greensboro	2	2	0::Unknown||1::Unknown	0::Handgun||1::Handgun	Shot - Wounded/Injured||Shot - Dead (murder, a...	36.1140	-79.9569	2.0	0::18||1::46||2::14||3::47	0::Adult 18+||1::Adult 18+||2::Teen 12-17||3::...	0::Female||1::Male||2::Male||3::Female	3::Family	0::Injured||1::Injured||2::Killed||3::Killed	0::Victim||1::Victim||2::Victim||3::Subject-Su...

Now we must make the time index and group all latitude/logitude pairs that occured within each month.

heat_data = []
for _, df in heatmap_df.groupby("date"):
    heat_data.append([[row["latitude"], row["longitude"]] for _, row in df.iterrows()])
time_index = list(heatmap_df["date"].sort_values().unique())

Now we must make our actual map

from folium.plugins import HeatMapWithTime

heatmap = Map(location = [43, -102], zoom_start = 4)

HeatMapWithTime(
    heat_data,
    index = time_index,
    radius = 10,
    auto_play = False,
    speed_step = 1,
    min_speed = 1,
).add_to(heatmap)

<folium.plugins.heat_map_withtime.HeatMapWithTime at 0x7f979087ccd0>

heatmap

Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook